-
最近の投稿
- FEAST: A Flexible Mealtime-Assistance System Towards In-the-Wild Personalization
- Time-Optimized Safe Navigation in Unstructured Environments through Learning Based Depth Completion
- Advances in Compliance Detection: Novel Models Using Vision-Based Tactile Sensors
- Mass-Adaptive Admittance Control for Robotic Manipulators
- DreamGen: Unlocking Generalization in Robot Learning through Video World Models
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39879) cs.CL (30187) cs.CV (45175) cs.HC (3051) cs.LG (44808) cs.RO (23879) cs.SY (3632) eess.IV (5170) eess.SY (3624) stat.ML (5830)
月別アーカイブ: 2025年4月
ScholarCopilot: Training Large Language Models for Academic Writing with Accurate Citations
要約 アカデミックライティングでは、首尾一貫したテキスト生成と関連文献の正確な引 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
ScholarCopilot: Training Large Language Models for Academic Writing with Accurate Citations はコメントを受け付けていません
LLM for Complex Reasoning Task: An Exploratory Study in Fermi Problems
要約 フェルミ問題(FP)は、人間のような論理と数値推論を必要とする数学的推論課 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
LLM for Complex Reasoning Task: An Exploratory Study in Fermi Problems はコメントを受け付けていません
Limitations of Religious Data and the Importance of the Target Domain: Towards Machine Translation for Guinea-Bissau Creole
要約 ギニアビサウ・クレオール語(Kiriol)の機械翻訳のための新しいデータセ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Limitations of Religious Data and the Importance of the Target Domain: Towards Machine Translation for Guinea-Bissau Creole はコメントを受け付けていません
The Hidden Space of Safety: Understanding Preference-Tuned LLMs in Multilingual context
要約 アライメントチューニングにより、大規模な言語モデルは推論、命令追従、有害な … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
The Hidden Space of Safety: Understanding Preference-Tuned LLMs in Multilingual context はコメントを受け付けていません
ERPO: Advancing Safety Alignment via Ex-Ante Reasoning Preference Optimization
要約 近年の大規模言語モデル(LLM)の進歩により、人工知能の進歩が加速している … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
ERPO: Advancing Safety Alignment via Ex-Ante Reasoning Preference Optimization はコメントを受け付けていません
Why do LLMs attend to the first token?
要約 大規模言語モデル(LLM)は、シーケンスの最初のトークンに集中する傾向があ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Why do LLMs attend to the first token? はコメントを受け付けていません
Enhancing LLM Robustness to Perturbed Instructions: An Empirical Study
要約 大規模言語モデル(LLM)は入力の摂動に対して非常に脆弱である。LLMのロ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
Enhancing LLM Robustness to Perturbed Instructions: An Empirical Study はコメントを受け付けていません
Measuring Large Language Models Capacity to Annotate Journalistic Sourcing
要約 2022年後半にChatGPTが発表されて以来、大規模言語モデルの能力とそ … 続きを読む
MultiBLiMP 1.0: A Massively Multilingual Benchmark of Linguistic Minimal Pairs
要約 101の言語、6つの言語現象をカバーし、125,000以上のミニマルペアを … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
MultiBLiMP 1.0: A Massively Multilingual Benchmark of Linguistic Minimal Pairs はコメントを受け付けていません
A Framework for Robust Cognitive Evaluation of LLMs
要約 大規模言語モデル(LLM)における創発的な認知能力は広く観察されているが、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
A Framework for Robust Cognitive Evaluation of LLMs はコメントを受け付けていません